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용어 사전 이 주제에는 Grafana 문서 및 커뮤니티에서 일반적으로 사용되는 단어와 약어가 나열되어 있습니다. 앱 플러그인 사용자가 사용자 정의 페이지뿐만 아니라 패널 및 데이터 소스 플러그인 세트를 포함하여 경험을 향상시키는 추가 기능을 제공할 수 있는 Grafana의 확장입니다. 데이터 소스 플러그인 , 패널 플러그인 및 플러그인 을 참조하십시오 . 계기반 관련 정보를 한 눈에 볼 수 있도록 하나 이상의 행으로 구성 및 정렬된 하나 이상의 패널 집합입니다. 데이터 소스 데이터를 제공하는 파일, 데이터베이스 또는 서비스입니다. Grafana는 기본적으로 여러 데이터 소스를 지원하며 플러그인을 통해 추가 데이터 소스를 지원하도록 확장할 수 있습니다. 데이터 소스 플러그인 추가 데이터 소스를 지원하여 G..

히스토그램 및 히트맵 소개 히스토그램은 수치 데이터 분포를 그래픽으로 표현한 것입니다. 값을 버킷(bin이라고도 함)으로 그룹화한 다음 각 버킷에 속하는 값의 수를 계산합니다. 히스토그램은 실제 값을 그래프로 표시하는 대신 버킷을 그래프로 표시합니다. 각 막대는 버킷을 나타내고 막대 높이는 해당 버킷의 간격에 속하는 값의 빈도(예: 개수)를 나타냅니다. 히스토그램 예 이 히스토그램 은 몇 가지 시계열의 값 분포를 보여줍니다. 대부분의 값이 240-300 사이에 있고 최고점은 260-280이라는 것을 쉽게 알 수 있습니다. 다음은 사람들의 키 분포를 보여주는 예입니다. 히스토그램 시각화 옵션에 대한 자세한 내용은 히스토그램을 참조 하십시오 . 히스토그램 은 특정 시간 범위에 대한 값 분포 만 봅니다 . 히..

시계열 차원 시계열 소개 에서는 태그 라고도 하는 레이블 의 개념을 소개 합니다. TSDB의 또 다른 기능은 태그 를 사용하여 측정을 필터링하는 기능 입니다. 각 데이터 포인트에는 측정이 수행된 위치와 같은 컨텍스트 정보를 추가하는 태그로 레이블이 지정됩니다. 시계열 데이터의 경우 데이터에는 단일 계열 이상인 경우가 많으며 여러 시계열의 집합입니다. 많은 Grafana 데이터 소스가 이러한 유형의 데이터를 지원합니다. 일반적인 경우는 하나 이상의 추가 속성을 차원으로 사용하여 측정에 대한 단일 쿼리를 실행하는 것입니다. 예를 들어 위치 속성과 함께 온도 측정을 쿼리합니다. 이 경우 단일 쿼리에서 여러 시리즈가 반환되고 각 시리즈는 차원으로 고유한 위치를 가집니다. 시계열 집합 내에서 고유한 계열을 식별하..

시계열 소개 하루 종일 외부 온도가 어떻게 변하는지 알고 싶어한다고 상상해보십시오. 매 시간마다 온도계를 확인하고 현재 온도와 함께 시간을 기록합니다. 잠시 후 다음과 같이 됩니다. 시간값 09:00 24°C 10:00 26°C 11:00 27°C 이와 같은 온도 데이터는 우리가 시계열 이라고 부르는 것의 한 예입니다 . 즉 , 시간에 따라 정렬된 측정 시퀀스입니다. 표의 모든 행은 특정 시간에 하나의 개별 측정값을 나타냅니다. 표는 개별 측정값을 식별하고자 할 때 유용하지만 큰 그림을 보기 어렵게 만듭니다. 시계열에 대한 보다 일반적인 시각화는 그래프 이며, 대신 시간 축을 따라 각 측정값을 배치합니다. 그래프와 같은 시각적 표현을 사용하면 다른 방법으로는 보기 어려운 데이터의 패턴과 기능을 더 쉽게 ..

표본은 주어진 시간 간격에서 수행된 측정을 나타내는 특정 추적입니다. 메트릭은 시스템에 대한 집계 보기를 제공하는 데 탁월하지만 추적은 단일 요청에 대한 세분화된 보기를 제공합니다. 모범은 이 둘을 연결하는 방법입니다. 회사 웹 사이트에서 트래픽 양이 급증하고 있다고 가정해 보겠습니다. 사용자의 80% 이상이 2초 이내에 웹사이트에 액세스할 수 있지만 일부 사용자는 응답 시간이 정상보다 빨라 사용자 경험이 좋지 않습니다. 대기 시간에 기여하는 요인을 식별하려면 빠른 응답에 대한 추적과 느린 응답에 대한 추적을 비교해야 합니다. 일반적인 프로덕션 환경에서 방대한 양의 데이터를 고려할 때 매우 힘들고 시간이 많이 소요됩니다. 시간 간격 내에서 높은 대기 시간을 나타내는 쿼리 추적을 정확히 찾아내어 데이터 배..

예시 데이터 보기 Prometheus 데이터 소스에 대한 예제 지원 지원이 활성화되면 탐색 보기 또는 Loki 로그 세부 정보에서 예제 데이터를 볼 수 있습니다. 탐색에서 탐색은 메트릭 데이터와 함께 강조 표시된 별표로 표본 추적을 시각화합니다. 탐색이 추적 데이터를 시각화하는 방법에 대한 자세한 내용은 탐색 의 추적을 참조하십시오 . 예시 추적의 세부정보를 조사하려면 다음을 수행합니다. 커서를 모형(강조 표시된 별) 위에 놓습니다. 백엔드 추적 데이터 소스에 따라 레이블이 있는 파란색 버튼이 표시됩니다 Query with . 다음 예에서 추적 데이터 소스는 Tempo입니다. 속성 옆에 있는 Query with Tempo 옵션을 클릭합니다 . traceID추적 내의 범위를 포함한 추적 세부 정보는 오른쪽..

그라파나 기본 이 섹션에서는 일반적인 관찰 가능성 주제와 특히 Grafana에 대한 기본 정보를 제공합니다. 이 주제는 관찰 가능성과 모니터링을 막 시작하는 사람들에게 도움이 될 것입니다. 그라파나 오픈 소스 Grafana 오픈 소스는 오픈 소스 시각화 및 분석 소프트웨어입니다. 저장 위치에 관계없이 메트릭, 로그 및 추적을 쿼리, 시각화, 경고 및 탐색할 수 있습니다. 시계열 데이터베이스(TSDB) 데이터를 통찰력 있는 그래프 및 시각화로 변환하는 도구를 제공합니다. 그라파나 로키 Grafana Loki는 완전한 기능을 갖춘 로깅 스택으로 구성할 수 있는 구성 요소 세트인 오픈 소스입니다. 자세한 내용은 Loki 문서 를 참조하십시오 . 그라파나 템포 Grafana Tempo는 사용하기 쉬운 오픈 소스..

Grafana 및 Prometheus 시작하기 Prometheus는 Grafana가 즉시 사용 가능한 지원을 제공하는 오픈 소스 모니터링 시스템입니다. 이 주제에서는 Prometheus에서 모니터링하는 서버에 대한 시스템 메트릭을 표시하기 위해 Grafana에서 일련의 대시보드를 만드는 단계를 안내합니다. 참고: Grafana를 직접 호스팅하지 않고도 시스템 메트릭을 표시 하도록 Grafana Cloud 인스턴스를 구성할 수 있습니다 . 무료 영구 계획 은 메트릭 에 대해 10,000개의 활성 시리즈를 제공합니다. 1단계. Grafana 설치 및 첫 번째 대시보드 구축 Grafana 시작하기 의 지침을 사용하여 다음 을 수행 합니다. 그라파나를 설치합니다. 그라파나에 로그인합니다. 첫 번째 대시보드를 만..

그라파나 시작하기 이 주제는 Grafana를 시작하고 첫 번째 대시보드를 구축하는 데 도움이 됩니다. Grafana에 대한 자세한 내용 은 Grafana란? 을 참조하십시오. . 1단계: Grafana 설치 Grafana는 다양한 운영 체제에 설치할 수 있습니다. 최소 하드웨어 및 소프트웨어 요구 사항 목록과 Grafana 설치 지침은 Grafana 설치를 참조 하십시오 . 2단계: 로그인 처음으로 Grafana에 로그인하려면: 웹 브라우저를 열고 http://localhost:3000/으로 이동합니다. Grafana가 수신하는 기본 HTTP 포트 3000는 다른 포트를 구성하지 않은 경우입니다. 로그인 페이지에서 admin사용자 이름과 비밀번호를 입력합니다. 로그인 을 클릭 합니다. 로그인에 성공하면 ..